Use data to improve workplace health and safety

Depășiți provocările privind sănătatea și securitatea cu ajutorul analizelor avansate

Capacitatea de a oferi un loc de muncă sigur în producție și de a respecta conformitatea permanent nu a fost niciodată mai importantă. Angajatorii de astăzi știu cât este de important nu doar să ofere permanent un loc de muncă sigur, ci și să fie pregătiți pentru a menține sănătatea și siguranța în cazul unor evenimente cu impact major, cum ar fi războaiele, dezastrele naturale sau pandemiile. Și, cu toate că siguranța a fost esențială întotdeauna în orice mediu de producție, importanța ei a devenit și mai mare în contextul Manufacturing 4.0.

Datorită integrării pe scară largă a tehnologiilor digitale și sistemelor de automatizare și implementării unor tehnologii avansate precum robotica, inteligența artificială și Internet of Things, angajații vor interacționa tot mai strâns cu sistemele automatizate și vor folosi dispozitive, senzori și utilaje automate care sunt interconectate. Menținerea unor standarde și protocoale de siguranță adecvate în cazul acestor tehnologii este esențială pentru protejarea angajaților și prevenirea incidentelor, cum ar fi defectarea echipamentelor, electrocutarea și interacționarea neașteptată și neplanificată între oameni și utilaje.

Dincolo de posibilul lor impact asupra calității vieții unui angajat, incidentele sunt costisitoare. Costurile directe, inclusiv ale compensării lucrătorilor și serviciilor medicale și juridice, pot fi substanțiale, dar nu trebuie subestimate nici costurile indirecte ale unui incident; acestea includ costurile pentru reinstruire, investigații, măsuri corective, scăderea productivității, deteriorarea echipamentelor, riscul reputațional și costurile asociate scăderii motivației, dorinței de a veni la muncă și loialității angajaților.

Pentru a spori sănătatea și siguranța, producătorii urmăresc o serie de indicatori esențiali, cum ar fi

• frecvența vătămărilor corporale înregistrate (numărul de vătămări la locul de muncă la 100.000 de ore lucrate);
• numărul de incidente pe lună;
• incidente preventive legate de siguranță sau măsuri obligatorii care trebuie luate de angajați;
• durata medie de soluționare a incidentelor;
• tipurile de incidente.

Cu toate acestea, multe organizații se străduiesc să primească în timp util notificările privind orice incident privind sănătatea și siguranța la locul de muncă, fără a mai utiliza date pentru a modela și identifica preventiv riscurile potențiale din mediile lor de producție. Dar existența unei astfel de capacități este esențială – iar platforma de date potrivită poate fi de ajutor. Utilizând datele și analizele pentru a identifica posibilele riscuri și pentru a implementa măsuri preventive, companiile pot să reducă riscurile, să prevină accidentele și incidentele și să reducă probabilitatea întreruperii producției, pierderilor financiare și daunelor reputaționale.

Acest caz de utilizare descrie arhitectura de analiză a datelor necesară pentru asimilarea, stocarea, gestionarea și exploatarea datelor în scopul îmbunătățirii sănătății și siguranței în sectorul de producție.

Cum vă poate ajuta o platformă de date completă să îmbunătățiți siguranța la locul de muncă

Arhitectura prezentată aici are integrate componentele Oracle recomandate cel mai frecvent, utilizate pentru crearea unei arhitecturi de analiză care acoperă întregul ciclu de viață al datelor analizate, de la descoperire până la măsurare și acțiune. Producătorii diferă în funcție de tipul și complexitatea lor, dar, în general, serviciile descrise aici vor intra în joc atunci când se creează arhitecturi analitice pentru date care se bazează pe o gamă largă de factori cu impact asupra sănătății și siguranței la locul de muncă.

Această imagine prezintă modul în care poate fi folosită Oracle Data Platform pentru îmbunătățirea sănătății și siguranței în producție. Platforma conține următorii cinci piloni:

1. 1. Surse de date, descoperire
2. 2. Asimilare, transformare
3. 3. Persistență, organizare, creare
4. 4. Analiză, învățare, estimare
5. 5. Măsurare, acționare

Pilonul Surse de date, descoperire include două categorii de date.

1. Datele din evidențele companiei cuprind datele din sistemele: HCM, Sănătatea și siguranța mediului (EHS), Resurse umane și instruire, Procese de producție, Raportarea incidentelor și Siguranță.
2. Datele tehnice sunt obținute din Imagini, E-mail, Videoclipuri, Documentație pe hârtie (OCR), Evenimente rare (oprirea de urgență a liniei de producție).

Pilonul Asimilare, transformare cuprinde trei capacități.

1. 1. Asimilarea în set utilizează OCI Data Integration, Oracle Data Integrator și instrumentele DB.
2. 2. Transferul în masă utilizează OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT și OCI CLI.
3. 3. Captarea datelor de modificare utilizează OCI GoldenGate.

Toate cele trei capacități se conectează unidirecțional în banca de date pentru deservire și spațiul de stocare în cloud din cadrul pilonului Persistență, organizare, creare.

Pilonul Persistență, organizare, creare cuprinde cinci capacități.

1. 1. Banca de date pentru deservire utilizează Oracle Autonomous Data Warehouse și Exadata Cloud Service.
2. 2. Stocarea în cloud utilizează OCI Object Storage.
3. 3. Organizarea utilizează OCI Data Catalog.

Aceste capacități sunt conectate în cadrul pilonului. Stocarea în cloud este conectată unidirecțional la banca de date pentru deservire și la clusterul Hadoop gestionat; de asemenea, este conectată bidirecțional la prelucrarea în set.

În cadrul pilonului Analiză, învățare și estimare se conectează o singură capacitate. Banca de date pentru deservire se conectează atât la capacitatea de analiză, cât și la cea de vizualizare, precum și la produsele de date, capacitatea API-urilor.

Pilonul Analiză, învățare și estimare cuprinde două capacități.

1. 1. Analize și vizualizări utilizează Oracle Analytics Cloud, GraphStudio și ISV-uri.
2. 2. Produse de date, API-uri utilizează OCI API Gateway și OCI Functions.

Pilonul Măsurare, acționare captează modul în care poate fi utilizată analiza datelor: de către persoane și parteneri și de aplicații și modele.

Persoane și parteneri cuprinde Date istorice, Hărți ale importanței incidentelor raportate, Incidente evitate la timp, Raportarea conformității, Analiza cauzelor, Identificarea și evaluarea riscurilor.

Aplicații și modele este o secțiune independentă, fiind specifică fiecărei implementări.

Cei trei piloni centrali – Asimilare, transformare; Persistență, organizare, creare și Analiză, învățare, estimare – sunt acceptați de infrastructură, rețea, securitate și IAM.

Conectați, asimilați și transformați datele

Soluția noastră este compusă din trei piloni, fiecare susținând anumite capacități ale platformei de date. Primul pilon oferă posibilitatea conectării, asimilării și transformării datelor.

Există trei moduri principale în care organizațiile de producție pot injecta date într-o arhitectură pentru a îmbunătăți sănătatea și siguranța la locul de muncă.

• Pentru a începe procesul, dacă este necesar, vom permite transferul în masă al datelor operaționale privind tranzacțiile. Serviciile de transfer în masă sunt utilizate în situațiile în care trebuie mutate volume mari de date în Oracle Cloud Infrastructure (OCI) pentru prima dată – de exemplu, datele din depozitele analitice existente on-premises sau din alte surse, aflate în cloud. În general, seturile de date referitoare la sănătate și siguranță nu sunt mari. Transferul în masă este menționat aici ca o componentă posibilă, în cazurile rare în care istoricul extins al datelor este stocat on-premises și trebuie mutat în cloud sau dacă aceste date vin împreună cu un depozit de date istorice mai mare, on-premises, care trebuie mutat în OCI. Serviciul de transfer în masă specific pe care îl vom utiliza va depinde de locația datelor și de frecvența transferurilor. De exemplu, putem utiliza OCI Data Transfer Service sau OCI Data Transfer Appliance pentru a încărca un volum mare de date on-premises din containerele cu istoricul planificărilor sau din depozitele de date. Când trebuie mutate permanent volume mari de date, recomandăm utilizarea OCI FastConnect, care asigură o conexiune în rețea privată dedicată, cu lățime mare de bandă, între centrul de date al clientului și OCI.
• Sursele de date utilizate pentru măsurătorile și raportările privind sănătatea și siguranța au, de obicei, un depozit de date relațional de bază. OCI GoldenGate se poate utiliza pentru captarea datelor aproape în timp real de la sistemele de raportare a incidentelor. OCI GoldenGate utilizează captarea datelor de modificare pentru a detecta evenimentele de modificare din structura de bază a sistemelor care monitorizează mediul de producție (de exemplu, temperatura, perturbarea sau oprirea de urgență a liniei de producție, operațiunile de mentenanță etc.) și trimite datele în timp real către un nivel de persistență și/sau nivelul fluxului. Dar, în acest caz de utilizare, datele sunt mutate, de obicei, printr-o serie de procese ETL.
• Deși nevoile în flux și în timp real evoluează rapid, cea mai comună extragere din sistemele operaționale, de planificare, de mentenanță, de management al forței de muncă, de resurse umane, de instruire și de management al securității este un fel de asimilare în set cu ajutorul unui proces ETL. Asimilarea în set este utilizată pentru importul datelor din sisteme care nu pot accepta fluxuri de date. În general, aceste date se află în sistemele de sănătate și siguranță a mediului, în cele de resurse umane și de instruire și în cele de raportare a incidentelor. Aceste extrase pot fi asimilate frecvent, adică la fiecare 10 sau 15 minute, dar este vorba, de fapt, tot despre asimilări în set, deoarece sunt extrase și prelucrate grupuri de tranzacții, nu tranzacții individuale. OCI oferă diferite servicii pentru asimilarea în set, cum ar fi serviciul nativ OCI Data Integration și Oracle Data Integrator, care rulează pe o instanță OCI Compute. Alegerea serviciului trebuie să se bazeze, în principal, pe preferințele clienților, nu pe criterii tehnice.

Persistența, prelucrarea și organizarea datelor

Persistența și prelucrarea datelor se bazează pe două (opțional, trei) componente. Unii clienți le vor utiliza pe toate, în alții doar un subset. În funcție de volumul și de tipul datelor, datele pot fi încărcate în spațiul de stocare pentru obiecte sau direct într-o bază de date relațională, structurată pentru stocarea persistentă. Când anticipăm utilizarea unor capacități de știință a datelor, datele preluate din sursele de date în forma lor brută (ca fișier nativ sau extras neprelucrat) sunt, de obicei, captate și încărcate din sistemele tranzacționale în spațiul de stocare din cloud.

• Stocarea în cloud reprezintă cel mai comun nivel de persistență a datelor pentru platforma noastră de date. Aceasta poate fi utilizată atât pentru datele structurate, cât și pentru cele nestructurate. OCI Object Storage, OCI Data Flow și Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) sunt elementele de bază. Datele preluate din sursele de date în forma lor brută sunt captate și încărcate în OCI Object Storage. OCI Object Storage este nivelul principal de persistență a datelor.
• Acum, vom utiliza o bancă de date pentru deservire în scopul păstrării datelor noastre organizate, într-un format optimizat, pentru interogări performante și analize. Putem accesa datele brute stocate în spațiul de stocare pentru obiecte direct din Oracle Autonomous Data Warehouse creând un tabel extern corespunzător fișierelor de date stocate în OCI Object Storage. Un tabel extern oferă o imagine virtuală a datelor din spațiul de stocare a obiectelor, fără a fi neapărat necesar să mutăm sau să încărcăm datele fizic în Autonomous Data Warehouse. Datele identificate ca valoroase pentru analizele ulterioare pot fi încărcate acum în banca de date pentru deservire, care oferă un nivel relațional persistent, utilizat pentru furnizarea de date organizate de înaltă calitate direct utilizatorilor finali, prin intermediul unor instrumente bazate pe SQL. În această soluție, Autonomous Data Warehouse este considerat banca de date pentru deservire a depozitului de date al companiei și, dacă este necesar, poate furniza date la nivel de domeniu, mai specializate.
• ADW poate fi sursa de date și pentru proiecte de știință a datelor sau depozitul de date necesare pentru Oracle Machine Learning. Banca de date pentru deservire mai poate lua și alte forme, cum ar fi Oracle Database Cloud Service sau Oracle Database Exadata Cloud Service.

Analizați datele, învățați și estimați

Capacitatea de analiză, învățare și estimare este sprijinită de două servicii, care utilizează trei metode analitice și oferă acces la datele modelate.

• Capacitățile analitice avansate sunt din tot mai importante pentru menținerea unui mediu de producție sigur și optimizarea procesului de producție. În acest caz de utilizare, ne bazăm pe Oracle Analytics Cloud pentru a obține analize și vizualizări. Astfel, puteți utiliza analiza descriptivă (descrie tendințele curente prin histograme și diagrame), analiza predictivă (anticipează evenimentele viitoare, identifică tendințele și stabilește probabilitatea rezultatelor incerte) și analiza prescriptivă (propune acțiunile adecvate care susțin un proces decizional optim).

  • Analiza descriptivă îi poate ajuta pe producători să identifice posibilele riscuri și pericole prin analizarea datelor istorice, a rapoartelor privind incidentele sau a incidentelor evitate la timp. Prin identificarea tiparelor și tendințelor, analizele pot evidenția domenii care necesită atenție și vă pot ajuta să prioritizați eforturile de diminuare a riscurilor. În plus, prin analize, se poate crea o cultură a îmbunătățirii continue în ceea ce privește sănătatea și siguranța. Prin analizarea în timp a indicatorilor de performanță și a datelor legate de siguranță, producătorii pot să identifice domeniile de îmbunătățire, să stabilească etaloane și să urmărească progresele către atingerea obiectivelor privind siguranța.

    Dacă au loc accidente sau incidente, analizele descriptive pot fi utile pentru investigarea cauzelor și factorilor producerii acestora. Prin analizarea rapoartelor privind incidentele, a declarațiilor martorilor și a altor date, pot fi identificate tipare și tendințe, cu ajutorul cărora puteți lua măsuri specifice pentru a preveni incidente similare pe viitor.

  • Analiza predictivă utilizează datele privind siguranța pentru a identifica tipare, tendințe și posibile riscuri, astfel încât producătorii să poată îmbunătăți măsurile de siguranță și preveni accidentele și incidentele. Prin analizarea datelor istorice privind siguranța, modelele predictive pot identifica tendințe și modele pe termen lung, cum ar fi creșterea frecvenței accidentelor, riscurile noi privind siguranța sau domeniile în care măsurile de siguranță au fost eficiente, atribuind și un punctaj de risc diferitelor activități, procese sau situații. Acest punctaj contribuie la prioritizarea resurselor și intervențiilor pentru soluționarea problemelor din domeniile în care nivelul riscului este mai mare. Anomaliile din datele privind siguranța, cum ar fi tiparele neobișnuite sau valorile aberante, pot indica posibile probleme de siguranță sau abateri de la condițiile normale de funcționare, permițând detectarea lor din timp și adoptarea promptă de măsuri corective.
  • Analiza prescriptivă sprijină eforturile de instruire și educare prin identificarea domeniilor în care este necesară o instruire suplimentară. Prin analizarea datelor referitoare la siguranță, cum ar fi incidentele evitate la timp sau abaterile de la procedurile operaționale standard, producătorii pot să identifice lacunele din cunoștințele angajaților sau din respectarea protocoalelor de siguranță și să implementeze măsurile de instruire specifice.
• Organizarea datelor este o componentă esențială. Aceasta va fi efectuată de OCI Data Catalog, un serviciu de organizare a datelor și gestionare a metadatelor (pentru metadatele tehnice și de afaceri) gratuit, pentru toate sursele de date din ecosistemul platformei de date. OCI Data Catalog este o componentă esențială și pentru interogările din Oracle Autonomous Data Warehouse în OCI Object Storage, deoarece oferă un mod de localizare rapidă a datelor, indiferent de metoda sa de stocare. Aceasta le permite utilizatorilor finali, dezvoltatorilor și experților în date să utilizeze un limbaj comun de acces (SQL) în toate depozitele de date persistente din arhitectură.
• Datele și modelele noastre organizate, testate și de înaltă calitate pot să fie supuse unor reguli și politici de guvernanță și expuse ca produs de date (API) de OCI API Gateway într-o arhitectură de rețea de date, pentru distribuirea datelor și analizelor legate de siguranță în întreaga organizație de producție.

Beneficiile utilizării datelor pentru îmbunătățirea sănătății și siguranței în industria producătoare

Producătorii au responsabilitatea de a pune pe primul plan sănătatea și bunăstarea angajaților lor. Un mediu de lucru sigur nu este doar o cerință legală și etică, ci are impact și asupra motivării, satisfacției profesionale și bunăstării angajaților, în general. Punerea sănătății și siguranței pe primul plan contribuie la crearea unei culturi pozitive a muncii, la îmbunătățirea motivației angajaților și la reducerea riscului de accidente și vătămări corporale la locul de muncă. Totuși, asigurarea unui mediu de lucru sănătos și sigur este o provocare mai ales în industria producătoare – iar provocările tind să se înmulțească în următorii ani, în contextul Manufacturing 4.0.

În acest peisaj în continuă evoluție, producătorii trebuie nu doar să se asigure că sunt implementate măsuri de sănătate și siguranță, ci și să identifice permanent oportunități de îmbunătățire a acestor măsuri și să ia măsuri preventive pentru a evita accidentele, vătămările și bolile profesionale. În acest scop, au nevoie de procese robuste în domeniul sănătății și siguranței, bazate pe date, pe analize și pe tehnologie, care permit

• captarea și gestionarea informațiilor esențiale despre evenimente și gestionarea tuturor documentelor și imaginilor dintr-un singur mediu;
• colectarea datelor de conformitate, pentru sprijinirea raportării de reglementare;
• gestionarea datelor privind riscurile – inclusiv a informațiilor referitoare la incidentele care au avut loc, incidentele evitate și pericole;
• descoperirea cauzelor, investigarea incidentelor și răspunsul imediat;
• urmărirea și analizarea siguranței cu ajutorul analizei avansate, pentru a monitorizarea progreselor și detectarea tendințelor și tiparelor.

În cele din urmă, aceste acțiuni contribuie la protejarea sănătății fizice și siguranței lucrătorilor, reduc probabilitatea creșterii absenteismului și a cheltuielilor medicale și contribuie la menținerea productivității și continuității operaționale.